요약
데이터 과학자로 작업하는 리테일 체인에는 CPU 사용량이 많고 여유 공간이 부족한 가상 머신과 관련된 듯한 컴퓨터 성능 문제가 발생했습니다.
Azure Monitor Log Analytics에서 KQL 쿼리를 실행해 수집한 로그 데이터에서 가상 머신에 대한 인사이트를 추출했습니다. 분석에서 다음을 비롯한 여러 기술을 적용했습니다.
- 명확한 분석 목표 설정
- 로그 데이터 검사
- 로그 데이터를 사용하여 분석 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있는 KQL 작업을 평가합니다.
로그 분석은 모니터링되는 리소스를 관리하고, 문제를 검색 및 대응하고, 잠재적인 문제를 완화하는 데 중요합니다. 원시 로그 데이터에는 Log Analytics 및 KQL과 같은 도구 없이는 의미 있는 방식으로 이해하고 상호 연결하기 어려운 엄청나게 많은 정보가 포함되어 있습니다.
KQL을 사용하여 Log Analytics에서 로그 데이터를 분석하면 중요한 인사이트를 얻고 IT 환경을 효과적으로 사전에 관리할 수 있습니다.